Intelligence Shot

Die Idee des Intelligence Shot besteht darin, den Wissensstand der Studierenden entsprechend den bereits bearbeiteten Aufgaben zu analysieren. Mit Hilfe des eTrainers können Wissenslücken aufgearbeitet werden.

Es wird eine Erweiterung des Knowledge Tracking Modells „Deep Knowledge Tracing plus“ verwendet. Zusätzlich zu der Aufgabenhistorie des Lernenden werden zur Wissensverfolgung die Wissenskonzepte, die hinter den einzelnen Modulen stehen mit in die Vorhersage einbezogen. Ziel der Vorhersage ist es den aktuellen Wissensstand des Lernenden zu modellieren, indem das Modell eine Wahrscheinlichkeit für jede Frage und Schwierigkeitsgrad ausgibt, mit der der Studierende die nächste Frage richtig beantworten wird.

Die Entwicklung der KI-Komponente ist fast abgeschlossen. Bereits jetzt lässt sich mit einer Genauigkeit von über 98% vorhersagen, ob ein Student die nächste Aufgabe eines bestimmten Typs richtig lösen wird oder nicht. Es fehlen lediglich eine stabile Integration in den eTRainer und Möglichkeiten die KI mit neuen Daten nach zu trainieren.

Der eTRainer musste aufgrund technischer Schwierigkeiten neu implementiert werden. Diese Implementierung befindet sich in den letzten Zügen. Es hat bereits ein erster Testlauf mit Studierenden stattgefunden. Das Feedback war überwiegend positiv.

Die Entwicklung ist zu großen Teilen abgeschlossen. Jetzt geht es darum noch die letzten Details zu klären, die einzelnen Bestandteile zusammen als lauffähiges System zu deployen und zu evaluieren.

Es werden immer wieder mal studentische Projekte im Rahmen des eTRainer Intelligence Shot ausgeschrieben. Hierzu finden sich oft Aushänge im B-Gebäude im ersten Stock bzw. neben dem B208. Alternativ sind diese auch manchmal unter VAPS  zu finden oder können direkt bei Prof. Dr. Haffner erfragt werden.

Ergänzende  Informationen zum eTRainer finden Sie hier.